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Dataset para el estudio "AMBIENTES COEDUCATIVOS STEM QUE COMBINAN ROBÓTICA EDUCATIVA Y PENSAMIENTO COMPUTACIONAL". Documentos Seleccionados en la Investigación.
<p><strong>AMBIENTES COEDUCATIVOS STEM QUE COMBINAN ROBÓTICA EDUCATIVA Y PENSAMIENTO COMPUTACIONAL</strong></p> <p>Resumen en español</p> <p>El presente artículo de investigación se enfoca en abordar las desigualdades de género en el ámbito educativo, especialmente en las disciplinas STEM, mediante el uso de la robótica educativa y el pensamiento computacional. Para ello se realiza una revisión sistemática de literatura, con el objetivo de analizar tendencias, desafíos y oportunidades en la implementación de estas estrategias en Colombia y su impacto en el cierre de brechas de género. Aunque no se encontró una revisión que sintetice la evidencia de estos temas de manera conjunta, el estudio actual busca llenar ese vacío y contribuir a intervenciones educativas futuras más equitativas.<br>Palabras clave (en español): Educación STEM, Robótica educativa, Pensamiento computacional, Brechas de género, Vocaciones científicas.</p> <p>Resumen en inglés</p> <p>This research article focuses on addressing gender inequalities in education, especially in STEM disciplines, through the use of educational robotics and computational thinking. To this end, a systematic literature review is conducted, with the aim of analyzing trends, challenges and opportunities in the implementation of these strategies in Colombia and their impact on closing gender gaps. Although no review was found that synthesizes the evidence on these topics together, the current study seeks to fill this gap and contribute to more equitable future educational interventions.<br>Palabras clave (en inglés): STEM education, educational robotics, Computational thinking, Gender gaps, Scientific vocations.</p>
Kit Didático - Aulas de Robótica - V1
<p>Resumo de projeto de pesquisa, direcionado a um público leigo no assunto. </p> <p>Projeto de pesquisa referente ao desenvolvimento de circuitos de proteção para kit robótico, utilizando a plataforma Arduino e componentes eletrônicos, de forma preventiva, para ser utilizado em aulas de laboratório de robótica. </p>
Introduciendo la robótica de enjambres a entusiastas de la robótica: experiencias y resultados de una colaboración académica
<p> </p> <p>Presentamos experiencias y resultados de la iniciación de estudiantes de ingeniería en el campo de la robótica de enjambres. El trabajo se ha materializado como una línea de investigación que está apoyada de manera conjunta por IRIDIA, el laboratorio para la Inteligencia Artificial de la Université libre de Bruxelles, Bélgica, y la Universidad de Nariño, Colombia. Hemos encontrado en la robótica de enjambres un contexto apropiado para formar a la creciente generación de entusiastas de la robótica. La robótica de enjambres es el estudio de cómo diseñar grandes grupos de robots que operan de una forma coordinada y cooperativa. En este sentido, un enjambre de robots es un sistema multi-robot equipado con inteligencia colectiva artificial. Investigadores comúnmente toman inspiración de insectos sociales para diseñar los enjambres de robots. Los robots de un enjambre son relativamente simples, su operación se basa en comportamientos reactivos, tienen su fortaleza en el gran número de unidades, y pueden operar sin un robot líder o el apoyo de infraestructura externa. Estas características permiten obtener propiedades deseables cómo la escalabilidad, flexibilidad, y tolerancia a fallos del sistema. Discusiones recientes prevén que la siguiente década estará marcada por un cambio de enfoque de la robótica hacia aplicaciones apropiadas para la operación de grandes grupos de robots—por ejemplo, agricultura de precisión y monitorización ambiental. Sin embargo, la mayoría de los avances aún se realizan con sistemas de un solo robot. El problema es que diseñar un enjambre es particularmente desafiante: el sistema no puede ser programado directamente. Aunque el comportamiento colectivo deseado se define de manera global, los robots deben ser programados individualmente. El desafío recae en que no existe un método general para saber lo que debe hacer el individuo para que el comportamiento colectivo emerja. En la mayoría de los casos, los investigadores se basan solo en su propia experiencia y en procesos de ensayo y error para producir el comportamiento colectivo deseado. Actualmente, investigadores promueven la adopción de principios de ingeniería en la realización de enjambres de robots. La aplicación de metodologías de ingeniería facilita la realización de enjambres más predecibles, reproducibles y eficientes. Es en este tema en el que enfocamos nuestra nueva línea de investigación. Tenemos dos objetivos: (i) formar nuevos ingenieros e investigadores con enfoque el diseño de robots móviles y enjambres de robots; y (ii) contribuir al campo de la robótica de enjambres produciendo nuevas herramientas ingenieriles para diseñar, monitorizar y analizar comportamientos colectivos. Primeros resultados de nuestro trabajo son prometedores: estudiantes que trabajan en la línea de investigación han participado en una competición internacional de robótica de enjambres y han producido prototipos de algunas herramientas que apoyarán sus experimentos en un futuro cercano. Esperamos que, en el largo plazo, nuestra colaboración académica pueda llevar a avances significativos en este campo de investigación—por ejemplo, la concepción de métodos para el diseño automático de enjambres de robots que no dependan de la pericia del investigador.</p> <p>El proyecto ha recibido financiación del Consejo Europeo de Investigación (ERC) en el marco del programa European Union’s Horizon 2020 (DEMIURGE Project, No 681872) y de Belgium’s Wallonia-Brussels Federation a través de ARC Advanced Project GbO–Guaranteed by Optimization. DGR reconoce el apoyo del Ministerio Colombiano de Ciencia, Tecnología e Innovación–Minciencias. MB reconoce el apoyo de Fonds de la Recherche Scientifique–FNRS en Bélgica.</p>
La proyección devastadora del COVID-19 en la reformulación de una robótica humanizada: panorama acarreado del largometraje Wall-E (2008)
<p>Esta es una ponencia expuesta y subida en formato audiovisual.</p>
ScienceDex guides
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Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.